Validation of the “Cooking and Food Provisioning Action Scale” for the French-Canadian adult population and association with diet quality
Notice bibliographique
Résumé
Food literacy is a set of interrelated knowledge, skills, and behaviors required to plan and manage, select, prepare, and eat food, which can be measured by the “Cooking and Food Provisioning Action Scale” (CAFPAS). This study aimed to validate the French translation of the CAFPAS and to explore the association between food literacy and diet quality. The French translation of the CAFPAS was completed within the NutriQuébec project, a web-based cohort in Quebec, Canada. Cronbach's alpha was used to evaluate the internal consistency of the scale. Associations between the total CAFPAS score and sociodemographic variables were explored to assess the construct validity of the scale. Diet quality was assessed with the Healthy Eating Food Index-2019 (HEFI-2019) and its association with food literacy was analysed. A total of 1204 participants (87.8 % women) were included. Cronbach's alpha values were equal to or higher than 0.85 for the total CAFPAS score and its three subscales. The total CAFPAS score was significantly associated with age ( p < 0.0001), household annual income ( p = 0.0076), and gender ( p = 0.0014), with women showing a higher level of food literacy than men. The total CAFPAS score was positively but weakly correlated with the total HEFI-2019 score ( r = 0.12; p = 0.0001). Globally, the French translation of the CAFPAS appeared to be a valid and reliable scale to assess food literacy in French-speaking adults in Canada. • Food literacy is important to cope with our complex food environment. • Cooking and Food Provisioning Action Scale (CAFPAS) can assess food literacy. • The French translation of the CAFPAS appeared to be a valid and reliable scale. • Food literacy was associated with age, household annual income, and gender. • Food literacy was weakly but significantly associated with diet quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».